《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》
据说这篇文章很有用，稍后再看。
神经网络数据的归一化很重要，再放入网络中训练前，仔细观察下数据的结构，尽量做到符合正态分布
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》
据说这篇文章很有用，稍后再看。
神经网络数据的归一化很重要，再放入网络中训练前，仔细观察下数据的结构，尽量做到符合正态分布
没有带数据增强 加了数据增强之后
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training ...
(一)数据增强（增广） （1）为什么要做数据增强？ 一个原因是可能你的数据集比较小，所以需要对数据进行简单的操作，...
1. 数据增强Data Augmentation 数据增强让有限的数据产生更多的数据，增加训练样本的数量以及多样性...
接之前深度学习数据增强概括一 基于DL的数据增强 1、Feature space augmentation特征空间...
在机器学习领域，个人觉得有一个大前提：数据是永远不够的。虽然现在有很多吹嘘大数据，在自然语言处理领域，标注数据尤其...
一、做随机亮度、对比度、饱和度修改，使用tensorflow API核心部分是 aug_op 函数，这可是菜鸟的心血啊！
发生了过拟合。训练精度随着时间线性增加，直到接近 100%，而验证精度则停留在 70%~72%。验证损失仅在 5 ...
本文标题：数据增强
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/etxqpftx.html
网友评论